特許文翻訳におけるフレーズアラインメントの評価法
ルールベース翻訳と統計翻訳の融合に向けて
株式会社富士通研究所
ソフトウェア＆ソリューション研究所主管研究員

潮田PROFILE明

1983年東京大学理学部物理学科卒業。同年株式会社富士通研究所入社。表面磁気光学効果、空間光変調器、統計自然言語処理の研究などに従事。
博士（理学）
2007年度から特許版産業日本語委員会委員

ushioda@jp.fujitsu.com

1 はじめにそこで最近では、SMTの枠組みの中に、ルールベース機械翻訳等において従来から使われてきた言語学的知識や手法を取り入れる試みが盛んに行われるようになっ

日英・英日機械翻訳をはじめ多くの実用的機械翻訳シてきた。特に言語構造の大きく異なる日本語と英語の間ステムでは今なお辞書や文法規則に基づくいわゆるルーの機械翻訳においては、SMTにルールベース翻訳や用ルベース機械翻訳技術が使われているが、90年代から例翻訳を融合したいわゆるハイブリッド翻訳が有望と思徐々にヨーロッパ言語間での開発が活発化してきた統計

われる。

翻訳（Statistical Machine Translation、以下SMT）

本稿では、日英間のハイブリッド翻訳において、融合は、近年著しい発展をとげ、最近ではヨーロッパ言語間に際してのカギとなるフレーズアラインメントの評価法のみならずアラビア語英語間や中英間などの翻訳においと評価結果について概説する。ても実用化を目指した開発が進められている。特に非文法的な文の多い話し言葉を扱う音声翻訳においてはSMTは他の翻訳手法に対して圧倒的な強みを発揮して2 フレーズアラインメントいる。またテキスト（書き言葉）翻訳においても、大量コーパスを基にした強力な言語モデルを備えていればルハイブリッド翻訳において、従来のルールベース翻訳ールベース機械翻訳よりも格段に自然な訳文を生成するや用例翻訳の資産を最大限に活用しようと考えたときにことが可能である。

必ず問題となる重要なポイントは、ルールベース翻訳にSMTは上記以外にも対訳データさえあれば人手によおけるフレーズとフレーズベース統計翻訳におけるフレる辞書作成やルール作成が不要というメリットがある反ーズの間に整合性が全くないことである。前者は構文木面、大量の学習用対訳データを必要とし、また学習用対におけるconstituentをフレーズの単位として解析を進訳データとは全く違う分野や文種の翻訳は苦手であるとめるのに対して、後者のフレーズは、言語学的意味とはいう欠点も併せ持つ。また、ルールベース機械翻訳技術無縁に、統計的にある意味で有意な単語の連なりをフレとは異なり、長い文の構造を適切に解析する機構をーズとして活用している。ハイブリッド方式の中で従来SMT自体は持たないため、日英間翻訳のように語順やのルールベース翻訳の開発過程で築かれた文法規則ある

文法が極端に異なる言語間の翻訳においては、特に長い

いは文法記述の枠組みや、言い換え可能性を基準に構築文の翻訳の場合文構造の乱れが著しい。従って、SMTされた用例翻訳用の用例の蓄積を有効に活用しようと考にとって特許文の日英翻訳は今なおハードルの高いタスえたときには、効率よくconstituentあるいはそれに準クであると言える。

拠した対訳フレーズと統計翻訳の枠組みとを組み合わせ

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Japio 2008 YEAR BOOK

寄稿集

Partる手立てを考える必要がある。
筆者らは、ハイブリッド翻訳のためのフレーズアライ

5 機械翻訳技術の向上

そもそもフレーズとは何かという本質的問題が絡んでいるからである。
（1）を例に取り考えてみる。

ンメントの新しい方式を提案し、その概要をJapio（1a）汚水の反応槽滞留時間を短くすることができ、2007 YEARBOOKにおいて紹介した。詳細は参考文

耐久性やコストの面でも満足できる窒素除去装置を献を参照されたいが、本手法の特長は、統計情報と辞書提供する情報を組み合わせながらボトムアップにバイリンガルパ（1b）To provide a nitrogen removing apparatus

ージングを進めることにより統計的最適化の枠組みの中

which can reduce the retention time in aに言語学的制約を組み込むことが可能なことである。従wastewater reaction tank and is satisfactory

来のフレーズアラインメント手法では、まず両言語間のin terms of durability and costs

単語の対応を統計的に同定し、単語対応をもとに徐々にConstituentに準拠したフレーズアラインメントでは、単語列（フレーズ）の対応へとアラインメントを拡張し対応するフレーズペアの日本語側か英語側の少なくともて行くが、拡張の判断基準は基本的に、隣接する単語同一方がconstituentである必要があるが、それ以外にた士が対応していればその隣接単語（すなわち単語列）もとえばフレーズの長さなどについては他のアラインメン「フレーズ」として対応している、という極めて単純なト手法同様、計算の便宜上余り長過ぎないということ以ものであり、単語間の対応の度合い（翻訳確率）や、フ外特別の制約がない。従って、例文（1）のフレーズアレーズの言語学的妥当性と言った要素への考慮はなされラインメントの正解として、以下の（2）、（3）を含むていなかった。本手法では、フレーズの拡張の際に、そ多数の解が存在する。

れぞれの拡張が統計的にどれくらい妥当かという統計情（2）窒素除去装置を提供する／To provide a nitro-

報と、拡張されたフレーズが構文的に妥当なものかとい

gen removing apparatus；

う言語学的情報を加味することにより、よりハイブリッ

汚水の反応槽滞留時間を短くすることができ、耐久ド翻訳に適したフレーズアラインメントを実現している。

性 や コ ス ト の 面 で も 満 足 で き る ／ which canreduce the retention time in a wastewater

3 フレーズアラインメントの評価

reaction tank and is satisfactory in terms ofdurability and costs（3）窒素除去装置を提供する／To provide a nitro-

本手法で得られたフレーズアラインメントの評価法とgen removing apparatus；

その結果について述べる。フレーズアラインメントを評

汚水の反応槽滞留時間を短くすることができ、／価する際、フレーズ同士がどれくらい正確に対応付けら

which can reduce the retention time in a

れているかというアラインメント自体の精度評価と、得

wastewater reaction tank；られたアラインメントが機械翻訳の精度向上にどの程度耐久性やコストの面でも満足できる／and is sat-

寄与しているかという間接的な評価が可能であるが、こisfactory in terms of durability and costs

こでは前者について考える。単語対応の評価については、このように正解が複数ある場合、単語アラインメント評

その手法も比較的簡単であり、これまでも多くの評価結価のときのように通常の適合率、再現率のような評価指果が報告されているが、フレーズアラインメントの精度標をそのまま当てはめるのは難しい。しかし、a）正解の直接評価についてはまだ定着した手法はなく、報告もが複数あるのならば、システム出力がその内のどれかと少ない。フレーズアラインメントの評価が難しいのは、一致したなら正解と見なせる b）アラインメントの精度

特許文翻訳におけるフレーズアラインメントの評価法

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評価の主な目的の1つが、システムの向上度合いを定量種の平均値）を計算し、最も高いF-measureをそ的に測ることにある、という2点から、以下のような評の出力の精度とする。
図1．に2）における適合率と再現率の計算方法を示

価手法が有効であると考えられる。
1）テスト文として与えられた対訳文について、人手す。背景の灰色の領域が人手による正解を、太い点線でですべての可能なフレーズ対応を抽出し、それらを囲まれた領域がシステム出力の示すフレーズアラインメ

正解セット（golden standard）とする。

ント結果を示す。領域の面積は升目の数で表す。

2）正解セット中のそれぞれのアラインメントに対し日本出願特許の抄録文の課題の部分とその英語訳からて、システムが出力したフレーズアラインメント結160文の対訳文を抽出し、それらに人手で正解を用意

果についてのF-measure（適合率と再現率のあるして、システムの精度評価を行ったところ、F-meas-

図1

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Japio 2008 YEAR BOOK

フレーズアラインメントの評価法

寄稿集

Part

5 機械翻訳技術の向上【参考資料】The TC-STAR project http://www.tc-star.org/
潮田明「ハイブリッド翻訳のためのフレーズアライン
メント」Japio 2007 YEARBOOK, 2007.
Akira Ushioda（ 2007） Phrase Alignment
Based on Bilingual Parsing.
the11thInternational

Proceedings ofConference

on

Theoretical and Methodological Issues in
Machine Translation, pp.241-250.
図2

フレーズアラインメントの精度

Melamed, I. Dan（1997）. A Word-to-Word Modelof Trans-lational Equivalence. In Proceedings ofureの平均値として80.4という高い精度が得られた。まthe Eighth Con-ference of the European

た、各テスト文とシステム出力に対して、最も高いF-Chapter of the Association for Computationalmeasureを与える正解アラインメントの1文中のcon-Linguistics（pp.490-497）.

stituentの数の平均は6.0であった。このことから、1Franz-Josef Och and Hermann Ney（2004） The

文を2〜3の大きなフレーズに分割するようなある意味alignment template approach to statistical

で「安易」なフレーズアラインメントによって高い精度

machineが生み出されているのではないと結論できる。正解セッ

Linguistics, 30（4）, pp.417-450.

translation.

Computational

トから、1文中2フレーズ、3フレーズ、…などの粗いKenji Yamada and Kevin Knight（2001） A syn-分割を順次取り除いていったときのF-measureの変化

tax-based statistical translation model.

を図2に示す。図の横軸は正解セットの中での、1文中Proceedings of the 39th Annual Meeting ofのフレーズ数の最小値を示す。フレーズ数4までは精度

the ACL, pp.523-530.に殆ど影響を及ぼしていないことからも、上の結論が裏付けられる。

4 まとめと今後
ハイブリッド翻訳において重要な鍵を握ると思われるフレーズアラインメントについてその一評価手法と評価結果を紹介した。今後は得られたフレーズアラインメン
トを基にSMTとルールベース翻訳の融合を図るとともに、本手法による評価と翻訳精度との関連を調べて行きたい。

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